水泥在現代基礎設施中扮演著重要角色，但其製造過程釋放大量二氧化碳，對環境造成重大影響。
如何使水泥更環保？一個有前景的答案在於改變配方。
保羅謝爾研究所（Paul Scherrer Institute，簡稱 PSI）的一個跨學科團隊，在數學家 Romana Boiger 的帶領下，找到了一種新方法——這並不是通過無止境的實驗室實驗，而是利用機器學習的力量。
“這就像擁有一本數位食譜書，用於製作氣候友好的水泥，”Boiger 說。
“這使我們能夠模擬和優化水泥配方，從而顯著減少二氧化碳排放，同時保持相同的高機械性能，”Boiger 補充道。
水泥作為一種礦物結合劑，當與水和砂石混合以製成混凝土時，會人工形成新的礦物，有效地將所有成分結合在一起，賦予材料強度和粘結性。
製造水泥需要將磨碎的石灰石加熱至 1,400 度 Celsius 以生產熟料，這一過程釋放出大量二氧化碳。
令人驚訝的是，這些排放大部分並不是來自加熱所需的燃料，而是來自石灰石中化學結合的二氧化碳，這些二氧化碳在窯內轉化過程中被釋放。
目前，像鐵渣和煤灰這樣的副產品可以替代部分熟料，但全球對水泥的需求如此龐大，以至於需要更多的選擇。
“我們需要的是大量可用材料的正確組合，從中可以生產出高質量、可靠的水泥，”PSI 水泥系統研究小組負責人 John Provis 說，他也是這項研究的共同作者。
這正是人工智能發揮作用的地方。
PSI 的研究人員開發了一個訓練有素的人工神經網絡，該網絡利用大量數據進行訓練。這些數據是通過結合 PSI 的 GEMS 熱力學建模軟件和實驗結果生成的。
“我們計算了各種水泥配方在硬化過程中形成的礦物以及發生的地球化學過程，”Nikolaos Prasianakis 說。
經過訓練的神經網絡顯著加快了計算速度，能在毫秒內確定水泥配方的機械性能，速度約為傳統建模的 1,000 倍。
但這一創新並不止於此。團隊使用了另一種人工智能技術——基因算法，靈感來自自然選擇，來詢問：“哪種水泥組合能滿足二氧化碳平衡和材料質量的要求？”
“這些配方中有一些具有真正的潛力。不僅在二氧化碳減排和質量方面，還在生產的實際可行性方面，”John Provis 說。
在這些新水泥配方能夠被全面採用之前，還需要進行廣泛的實驗室測試。
這項研究主要作為概念驗證，表明可以通過純數學計算來識別有前景的水泥配方。
這項研究僅僅是個開始，但這本由人工智能驅動的“數位食譜書”有望迅速推進可持續建材的創造。
減少水泥生產中的二氧化碳排放是當前的迫切需求。這項研究可能需要數年才能實現。
不過，新的發展已經在進行中。例如，在最近的一項發展中，專家們將粘土轉化為水泥材料。在另一項中，使用 3D 打印技術製作出強韌的混凝土，並利用石墨烯進行增強。
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